<template>
  <div class="thesis-home">
    <!-- 顶部标题区 -->
    <div class="title-section">
      <h1 class="main-title">大学本科毕业论文（设计）</h1>
      <div class="subtitle">
        <span>（首页）</span>
      </div>
    </div>

    <!-- 用户个人信息板块 -->
    <div class="personal-info">
      <div class="info-row">
        <span class="label">学号：</span>
        <span class="value">20220003</span>
        <span class="label">姓名：</span>
        <span class="value">陈康杰</span>
        <span class="label">班级：</span>
        <span class="value">大数据2班</span>
      </div>
      <div class="info-row">
        <span class="label">专业：</span>
        <span class="value">大数据技术</span>
        <span class="label">预计毕业时间：</span>
        <span class="value">2026年6月</span>
      </div>
      <div class="info-row">
        <span class="label">指导教师：</span>
        <span class="value">王教授</span>
        <span class="label">邮箱：</span>
        <span class="value">chenkangjie@example.com</span>
      </div>
    </div>

    <!-- 毕业论文基本信息展示区 -->
    <div class="thesis-info">
      <div class="info-item">
        <h2 class="info-title">论文题目：</h2>
        <p class="thesis-title">基于图神经网络的社交网络分析系统研究</p>
      </div>
      
      <div class="info-item">
        <h2 class="info-title">研究方向：</h2>
        <p class="research-direction">图数据挖掘与社交网络分析</p>
      </div>

      <div class="info-item">
        <h2 class="info-title">主要研究内容：</h2>
        <p class="content">
          本研究针对社交网络数据的特性，探索基于图神经网络的节点分类、链路预测和社区发现算法。
          通过分析实际社交网络数据，构建高效的图表示学习模型，并应用于用户行为预测和信息传播分析。
          研究将重点关注模型在大规模图数据上的可扩展性和性能优化。
        </p>
      </div>
    </div>

    <!-- 成果详细展示 -->
    <div class="achievements">
      <h2 class="section-title">预期成果</h2>
      <ul class="achievements-list">
        <li>完成社交网络分析原型系统开发</li>
        <li>提出改进的图神经网络模型</li>
        <li>发表相关学术论文1篇</li>
      </ul>
    </div>

    <!-- 进度安排 -->
    <div class="schedule">
      <h2 class="section-title">进度安排</h2>
      <table class="schedule-table">
        <thead>
          <tr>
            <th>阶段</th>
            <th>时间</th>
            <th>任务内容</th>
          </tr>
        </thead>
        <tbody>
          <tr>
            <td>1</td>
            <td>2025.09-2025.10</td>
            <td>文献调研，确定研究方向</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>2</td>
            <td>2025.11-2025.12</td>
            <td>系统需求分析与设计</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>3</td>
            <td>2026.01-2026.03</td>
            <td>算法实现与系统开发</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>4</td>
            <td>2026.04-2026.05</td>
            <td>系统测试与论文撰写</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>5</td>
            <td>2026.05-2026.06</td>
            <td>论文修改与答辩准备</td>
          </tr>
        </tbody>
      </table>
    </div>

    <!-- 论文提交与答辩信息 -->
    <div class="submission-info">
      <div class="info-row">
        <span class="label">论文提交日期：</span>
        <span class="value">2026年5月15日</span>
      </div>
      <div class="info-row">
        <span class="label">论文答辩日期：</span>
        <span class="value">2026年6月10日</span>
      </div>
    </div>

    <!-- 参考文献 -->
    <div class="references">
      <h2 class="section-title">主要参考文献</h2>
      <ol class="references-list">
        <li>刘畅. 图神经网络原理与应用[M]. 北京: 清华大学出版社, 2023.</li>
        <li>张伟. 社交网络分析方法研究进展[J]. 计算机学报, 2024, 47(2): 321-335.</li>
        <li>Kipf T N, Welling M. Semi-supervised classification with graph convolutional networks[J]. arXiv preprint arXiv:1609.02907, 2016.</li>
      </ol>
    </div>

    <!-- 文档附件信息 -->
    <div class="attachments">
      <h2 class="section-title">相关文档</h2>
      <table class="attachments-table">
        <thead>
          <tr>
            <th>文档名称</th>
            <th>版本</th>
            <th>完成日期</th>
            <th>状态</th>
          </tr>
        </thead>
        <tbody>
          <tr>
            <td>需求规格说明书</td>
            <td>v1.0</td>
            <td>2025-12-10</td>
            <td>已完成</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>系统设计文档</td>
            <td>v1.0</td>
            <td>2026-01-15</td>
            <td>已完成</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>测试报告</td>
            <td>v0.9</td>
            <td>2026-04-20</td>
            <td>进行中</td>
          </tr>
        </tbody>
      </table>
    </div>
  </div>
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      // 可以在这里添加响应式数据
    };
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    // 页面加载时执行的逻辑
    this.$nextTick(() => {
      // 确保DOM已经渲染完成
      console.log('陈康杰论文首页已加载');
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  methods: {
    // 可以在这里添加方法
  }
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